2007年数据流QoS自适应框架聚集查询卸载策略深入研究
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更新于2024-08-12
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本文主要探讨了在数据流服务质量(Quality of Service, QoS)自适应框架的背景下,针对数据流聚集查询的卸载策略。在面临CPU处理能力不足和内存超载的挑战时,作者提出了一种优化的解决方案。研究的核心是设计一种卸载算法,能够在执行聚集查询操作时,有效地管理负载,确保在满足一定服务质量的同时,降低系统的资源消耗。
原有的框架被扩展,旨在处理一个或多个聚集查询,不仅提供近似结果,还能确保在某些情况下返回精确结果的子集。这一改进包括保留了清洗器、调度器和卸载器的基本功能,同时引入了窗口分配器和聚集操作器两个新模块,以增强卸载器的功能,保证结果的准确性。
作者提出的新卸载算法与原始框架相结合,实现了动态环境下的自适应性,使得系统在执行聚集查询时能够更好地应对资源限制和动态变化。实验结果显示,这种方法在提升CPU利用率和减少错失率方面表现出色,相较于其他方法具有显著优势。
研究的关键领域涵盖了计算机系统结构,特别是数据流管理系统的设计,以及聚集操作和卸载策略的重要性。此外,还提及了数据流技术在Web网络、传感器网络、网络安全和金融领域的广泛应用,这些应用需求推动了DSMS(数据流管理系统)算法和架构的快速发展,如STREAM、Aurora和Telegraph等实际系统的出现。
这篇文章深入研究了如何在数据流QoS自适应框架中实现高效的聚集查询卸载策略,为解决流数据处理中的复杂问题提供了创新的解决方案和技术支持。
2021-08-22 上传
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